文件名称：DataRank:基于主动学习的DataRank算法
文件大小：9.1MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 19:05:24
MATLAB
bioCADDIE 在这个项目中，我们将为生物医学数据集创建一个搜索引擎。 这个想法是在搜索引擎后面创建一个推荐系统，以提高搜索和推荐的效率。 粗略地说，该主题涉及几个不重要的任务：（离线）推荐系统具有几个组成部分： 1-索引：在这一部分中，我们创建一个语料库，即两部分式的纸张数据集图，该图显示了哪篇论文引用了哪些数据集用于机器学习。 这涉及挖掘全文，以直接和间接引用数据集。 2-度量学习：学习数据集和论文的相似性度量：如果我们了解论文和数据集的主题，我们可以更有意义和抽象地进行这种相似性度量。 使用主题模型，我们可以有一个混合成员模型（每个论文或数据集都包含所有主题，但概率不同）。 有了这个主题，我们可以使用Mesh和UMLS在主题之间找到潜在的（图形）结构。 有了这个图和主题，我们可以轻松地计算出论文之间，主题之间以及主题与论文之间的相似度。 3-推荐系统：使用用户的点击数据和